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概括五款最常见的云数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：58
对于SQL Server用户，你可能已经知道Windows Azure SQL Database（原名SQL Azure）这一微软的云数据库。事实上除了SQL Database之外，还有很多关系型或者非关系型的数据库云服务。在本文中，我们就将为您总结五款最常见的云数据库，可以根据您的具体情况选择[详细]
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为什么大数据与客户分析有所差异
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：75
大数据，这个术语已被过度使用，同样也被过度误解。现在我们陷入了这样一个怪圈：每个人都在谈论这件事，每个人都认为别人在做这件事，所以每个人都说他们正在做这件事。 下图的谷歌趋势曲线向我们展示了在过去几年里每个人都在谈论的大数据的搜索量变化情况[详细]
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大数据分析的价值和作用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：141
关于大数据分析，现实的情况是，说得人很多，鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因无外乎有二：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。 比[详细]
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大数据时代，处理速度、敏捷性、创造性都很关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：192
Raymie Stata是领导海量大数据处理分析引擎的关键人物。IBM和Hadoop将更多的精力专注在海量数据上，海量数据正在潜移默化的改变企业和IT部门。 越来越多的大企业的数据集以及创建需要的一切技术，包括存储、网络、分析、归档和检索等，这些被认为是海量数据[详细]
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如何降低大数据分析的成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：116
现如今，越来越多的企业和慈善机构纷纷进军大数据领域，以提高相关业务活动的有效性。 达伦罗伯逊，是一家慈善机构Action for Children的数字通信官，他认为大数据领域的相关知识和洞察分析有可能成为彻底改变慈善事业的潜力。 近年来，随着经济大环境的恶化[详细]
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大数据规划的五个流程
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：58
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。 对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或[详细]
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数据挖掘在客户关系管理系统中的应用分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：101
由于CRM的应用能够提高企业效率，提升客户的忠诚度、节省运营开支和增加营业收入，所以越来越多的企业开始建立CRM系统。然而随着CRM系统中数据库技术的迅速发展以及业务操作流程自动化的广泛应用，企业积累了越来越多的数据。目前的数据库技术虽然可以很方便[详细]
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如何建立落地型数据分析or数据挖掘步骤？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：158
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定[详细]
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迁移数据中心的10个简单流程清单
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：110
大型的IT变更都不可避免风险，但企业可以在进行数据中心迁移前列出检查清单，减少固有风险可能造成的危害。 数据中心组成复杂，密集的硬件服务器被安置在机架上，运行着各种应用软件，所有设备经过布线进行连接。所以，当公司计划迁移应用程序、业务，或者将[详细]
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大数据VS小数据：9种数据类型及利用技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：75
如今，具有压倒性的数据量使得市场营销人员和广告商们已经难以理解哪些信息非常重要，哪些信息是纯粹的噪音，哪些数据是正确的？而哪些数据又是可以信赖的？不同类型的数据具有什么作用，又应该如何被使用？下面笔者根据专注以数据为基础的多渠道营销自动化[详细]
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超级AI：大数据的未来？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：62
一，理解大数据 1，当前大数据的四大特征：规模大、变化快、种类杂、价值密度低。 其实这理解起来很简单，我们来看新浪微博的大数据，为什么变现那么困难就知道了，新浪微博拥有庞大海量的用户大数据，但用这些行为数据变现却步履维艰，原因就在于微博上所产[详细]
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成功数据分析所面临的5项风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：186
怎样才能使企业升级到一个新的水平，并开始一个大数据发展战略的部署呢？本文将介绍企业成功实现大数据策略所需要克服的5个关键挑战问题： 大数据将增加企业对IT部门的依赖 在过去几年里，IT部门在企业中的重要性越发突显，而在未来几年，我们将看到，随着物[详细]
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数据恢复服务商的6个重要实践
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：78
大数据给传统数据恢复技术带来的改变往往被很多企业忽视，很多企业对数据备份、恢复的认识还很肤浅。作为数据驱动的企业，迟早有一天要面临数据恢复的问题，数据恢复服务商怎样确定最适合客户的系统，怎样保障客户的数据安全，6个最佳实践为我们提供了解决问[详细]
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数据收集或比数据挖掘更有作用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：58
按照今天信息技术的发达程度，数据收集看起来很容易。一个摄像头每天收集多少信息？空间跑着那么多卫星，它们每天收集多少信息？好像不用愁没有信息。而数据挖掘要从繁杂的信息中寻找知识，就很困难了。但是，事情可能不是那么简单。在某些情况下，数据收集[详细]
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颠覆我们生活的大数据 其重点商业价值是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：123
数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。 我们知道： 1. 第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志；2. 第二次工业革命以石油为基础，内燃[详细]
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基于云的数据库的分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：91
云和大数据是当今IT圈当之无愧的最热的两个关键词，云和大数据之间有着千丝万缕的联系，两者相互促进，共同发展。随着云计算的发展，数据量呈现爆炸式增长，海量的数据除了在本地存储，也可以在云上开辟新的空间。结构化数据、半结构化数据或者非结构化数据[详细]
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面对大数据过分渲染宣传，你需要知道的9件事
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：91
大数据和开放数据不是一回事，但他们有着密切的联系（正如我在主题发言稿未来的大数据将会开放到什么程度？上写到的）。我们正在关注的大数据一些趋势和话题与开放数据也有关系。按照这样的脉络，就出炉了这篇我在去哥伦布的路上学到的《了解大数据的九件事》[详细]
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论主数据管理及达成
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：90
1、引言 在企业信息化建设过程中，对于多个业务系统中共有的信息，如：基础代码指标，供应商信息，客户信息等等，难免存在数据不一致，标准不统一等问题，造成系统之间不能共享信息，重复建设等问题，大大增加企业成本。信息作为重要的战略资产，需要在各个[详细]
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数据中心基础设施是大数据战略成败重点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：137
每个公司围绕大数据的相关决策都会有所不同。请记住，随着围绕大数据的技术演变，大数据战略也应当及时调整，与时俱进。 为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施，这是IT专业人员们所面临的新挑战。 大数据是具备空前规模和形式的非结构化信息。[详细]
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介绍大数据时代的数据库集群技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：63
随着数据量得指数增加，数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果，还面临着诸多挑战，例如当数据库性能遇到问题时，是否能够横向扩展、数据库的横向扩展是否对应用程序透明等等，面对上述挑战一个显而易见的办法是将多个服务器组成一组集群[详细]
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大数据：传统企业达成O2O的核心
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：137
目前，网媒及各种论坛充斥着各种O2O的流派声音、解决方案和案例分析。各类专家乐此不疲地追踪几大互联网豪门的技术动态和市场动向，期望从各类纷繁复杂的企业试错中，找到O2O成功发展的关键要素。在混乱的时期，各家企业的利益和战略意图掺杂在本身就很复杂的[详细]
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如何处理SQL Server数据库的软硬件性能瓶颈
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：73
在过去十年里，很多复杂的企业应用都是用Microsoft SQL Server进行开发和部署的。如今，SQL Server已经成为现代业务应用的基石，并且它还是很多大公司业务流程的核心。SQL Server的应用范围很广，包括生产过程中的业务线应用，内部客户关系管理和决策支持系[详细]
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云计算在商务智能中的应用及其对企业重点竞争力的影响
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：172
1 引言 商务智能（Business Intelligence,简称BI）是目前国内外企业界和IT界广泛关注的一个研究方向。它能将先进的信息技术应用到企业的生产、经营和管理中去，对企业组织的经营管理理念、业务活动进行分析判断，对有关运作环境进行信息整合，使分散在各个环[详细]
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分析内存数据库的存储需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：81
随着处理器运算能力的提升，降低CPU与数据之间的延迟变得更加迫切，这使得本地闪存以及PCIe解决方案变得越来越流行。 但是如果这种方式对性能的提升还不能满足企业的需求时，我们可以将数据直接存到系统内存当中。这就是内存数据库背后的理论，它们将数据放[详细]
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大数据存储管理系统面临挑战的分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-01-03 热度：174
随着互联网的不断扩张和云计算技术的进一步推广，海量的数据在个人、企业、研究机构等源源不断地产生。这些数据为日常生活提供了便利，信息网站可以推送用户定制的新闻，购物网站可以预先提供用户想买的物品，人们可以随时随地分享。但是如何有效、快速、可[详细]
